Блог

Я использовал 2 способа, чтобы попытаться создать графики PCoA на основе Unifrac в R-Studio. Они похожи друг на друга, но сильно отличаются от того, что генерирует QIIME. По разным причинам наша лаборатория хотела бы иметь возможность правильно генерировать эти графики в R. Я могу сделать так, чтобы графики на основе Брей-Кертиса выглядели аналогично тем, которые были созданы в QIIME, поэтому я считаю, что проблема связана либо с филогенетическим деревом, либо с тем, как генерируются значения Unifrac. Я пробовал использовать

 plot_ordination(Phyloseqobject, ordinate(phyloseqobject, "PCoA", distance = "unifrac", weighted = TRUE), color =  "Categoryofinterest ")
 

и

 UniFrac(Phyloseqobject, weighted=TRUE, normalized=TRUE) ->dist 
PCOA <- pcoa(dist)
biplot.pcoa(PCOA)
 

В настоящее время я использую корневое дерево, сгенерированное в QIIME, вместе с OTUs, сгенерированными в QIIME.
Есть идеи, почему эти два сюжета будут сильно отличаться от того, что генерирует QIIME? Мне не хватает какой-то не столь очевидной корректировки, которую мне нужно внести в значения? Или мне нужно что-то сделать с деревом?

Кроме того, следует отметить, что я не тот, кто создал PCOA QIIME, поэтому у меня есть лишь ограниченные знания о том, что там было сделано.